Due to the high mechanical strength of the metals used in implant manufacture, which makes them difficult to work with using other machining techniques, electrical discharge machining (EDM) is frequently employed in the production of implants. In this study, the effect of powder ratio and other EDM parameters used in the machining of CoCrMo alloy, which used in implant production widely, with powder-mixed EDM on the surface roughness of the machined part was investigated through the response surface methodology. AISI 316L stainless steel was chosen as the electrode material, and Ti6V4Al was chosen as the additive powder, taking into account their biocompatibility properties. Using a Taguchi L16 array, an experimental design was created by selecting 4 levels for each parameter of additive ratio, discharge current, pulse on time (Ton), and pulse off time (Toff). The response surface method was used, along with the experimental data, to estimate how the parameters affected the arithmetic average roughness (Ra) and mean roughness depth (Rz).
We would like to thank the Payas Vocational and Technical Anatolian High School Directorate for their support.
İmplant imalatında kullanılan metallerin yüksek mekanik mukavemetleri nedeniyle diğer işleme teknikleri kullanılarak işlenmesi oldukça zor olduğundan elektro erozyonla işleme (EDM), implant üretiminde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, implant üretiminde yaygın olarak kullanılan CoCrMo alaşımının toz katkılı EDM ile işlenmesinde kullanılan toz oranı ve diğer EDM parametrelerinin işlenen parçanın yüzey pürüzlülüğüne etkisi yanıt yüzey metodolojisi ile incelenmiştir. Elektrot malzemesi olarak AISI 316L paslanmaz çelik, katkı tozu olarak da biyo-uyumluluk özellikleri dikkate alınarak Ti6V4Al seçilmiştir. Bir Taguchi L16 dizisi kullanılarak, katkı oranı, deşarj akımı, ark süresi (Ton) ve bekleme süresi (Toff) parametreleri için 4’er seviye seçilerek bir deney tasarımı oluşturulmuştur. Parametrelerin aritmetik ortalama pürüzlülük (Ra) ve ortalama pürüzlülük derinliğini (Rz) nasıl etkilediğini tahmin etmek için deneysel verilerle birlikte yanıt yüzeyi yöntemi kullanılmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | June 15, 2023 |
Publication Date | June 15, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 13 Issue: 2 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.